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seguridad-agente-trading-llm

Patrones de seguridad para agentes de trading autónomos con autoridad sobre carteras o transacciones. Cubre inyección de prompts, límites de gasto, simulación previa al envío, interruptores de circuito, protección MEV y manejo de claves. Úselo cuando un agente autónomo tenga autoridad sobre una cartera o transacción y se necesite revisar sus límites, simulación o manejo de claves.

¿Qué es seguridad-agente-trading-llm?

Esta habilidad proporciona patrones de seguridad críticos para agentes de trading autónomos basados en LLM que poseen autoridad sobre carteras o transacciones. A diferencia de las aplicaciones LLM normales, los agentes autónomos enfrentan un modelo de amenazas más severo, donde una inyección de prompt o una ruta de herramienta incorrecta puede resultar directamente en pérdida de activos. La habilidad cubre defensas en capas: higiene de prompts, límites de gasto, simulación previa al envío, interruptores de circuito, aislamiento de carteras y protección MEV. Incluye ejemplos de código en Python para cada control de seguridad, desde la detección de patrones de inyección hasta circuit breakers que detienen operaciones ante pérdidas consecutivas. Es recomendable usarla al construir agentes que firman y envían transacciones, auditar bots de trading, diseñar gestión de claves de cartera o dar acceso a LLM a operaciones de intercambio y tesorería. La habilidad enfatiza que ninguna verificación individual es suficiente y que todas las defensas deben implementarse como controles independientes.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/llm-trading-agent-security

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Documentación

Seguridad para Agente de Trading LLM

Los agentes de trading autónomos tienen un modelo de amenazas más severo que las aplicaciones LLM normales: una inyección o una ruta de herramienta incorrecta puede convertirse directamente en pérdida de activos.

Cuándo Usarlo

  • Construir un agente de IA que firme y envíe transacciones
  • Auditar un bot de trading o asistente de ejecución en cadena
  • Diseñar la gestión de claves de cartera para un agente
  • Dar acceso a un LLM a colocación de órdenes, intercambios u operaciones de tesorería

Cómo Funciona

Superponga las defensas. Ninguna verificación individual es suficiente. Trate la higiene de prompts, la política de gasto, la simulación, los límites de ejecución y el aislamiento de carteras como controles independientes.

Ejemplos

Tratar la inyección de prompt como un ataque financiero

import re

INJECTION_PATTERNS = [
    r'ignore (previous|all) instructions',
    r'new (task|directive|instruction)',
    r'system prompt',
    r'send .{0,50} to 0x[0-9a-fA-F]{40}',
    r'transfer .{0,50} to',
    r'approve .{0,50} for',
]

def sanitize_onchain_data(text: str) -> str:
    for pattern in INJECTION_PATTERNS:
        if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
            raise ValueError(f"Potencial inyección de prompt: {text[:100]}")
    return text

No inyecte ciegamente nombres de tokens, etiquetas de pares, webhooks o feeds sociales en un prompt con capacidad de ejecución.

Límites de gasto estrictos

from decimal import Decimal

MAX_SINGLE_TX_USD = Decimal("500")
MAX_DAILY_SPEND_USD = Decimal("2000")

class SpendLimitError(Exception):
    pass

class SpendLimitGuard:
    def check_and_record(self, usd_amount: Decimal) -> None:
        if usd_amount > MAX_SINGLE_TX_USD:
            raise SpendLimitError(f"Transacción única ${usd_amount} excede el máximo ${MAX_SINGLE_TX_USD}")

        daily = self._get_24h_spend()
        if daily + usd_amount > MAX_DAILY_SPEND_USD:
            raise SpendLimitError(f"Límite diario: ${daily} + ${usd_amount} > ${MAX_DAILY_SPEND_USD}")

        self._record_spend(usd_amount)

Simular antes de enviar

class SlippageError(Exception):
    pass

async def safe_execute(self, tx: dict, expected_min_out: int | None = None) -> str:
    sim_result = await self.w3.eth.call(tx)

    if expected_min_out is None:
        raise ValueError("Se requiere min_amount_out antes de enviar")

    actual_out = decode_uint256(sim_result)
    if actual_out < expected_min_out:
        raise SlippageError(f"Simulación: {actual_out} < {expected_min_out}")

    signed = self.account.sign_transaction(tx)
    return await self.w3.eth.send_raw_transaction(signed.raw_transaction)

Interruptor de circuito

class TradingCircuitBreaker:
    MAX_CONSECUTIVE_LOSSES = 3
    MAX_HOURLY_LOSS_PCT = 0.05

    def check(self, portfolio_value: float) -> None:
        if self.consecutive_losses >= self.MAX_CONSECUTIVE_LOSSES:
            self.halt("Demasiadas pérdidas consecutivas")

        if self.hour_start_value <= 0:
            self.halt("hour_start_value no válido")
            return

        hourly_pnl = (portfolio_value - self.hour_start_value) / self.hour_start_value
        if hourly_pnl < -self.MAX_HOURLY_LOSS_PCT:
            self.halt(f"PnL por hora {hourly_pnl:.1%} por debajo del umbral")

Aislamiento de cartera

import os
from eth_account import Account

private_key = os.environ.get("TRADING_WALLET_PRIVATE_KEY")
if not private_key:
    raise EnvironmentError("TRADING_WALLET_PRIVATE_KEY no configurada")

account = Account.from_key(private_key)

Use una cartera caliente dedicada con solo los fondos de sesión requeridos. Nunca apunte el agente a una cartera de tesorería principal.

Protección MEV y plazo límite

import time

PRIVATE_RPC = "https://rpc.flashbots.net"
MAX_SLIPPAGE_BPS = {"stable": 10, "volatile": 50}
deadline = int(time.time()) + 60

Lista de Verificación Pre-Despliegue

  • Los datos externos se sanitizan antes de ingresar al contexto del LLM
  • Los límites de gasto se aplican independientemente de la salida del modelo
  • Las transacciones se simulan antes de enviar
  • min_amount_out es obligatorio
  • Los interruptores de circuito se detienen ante pérdidas o estado no válido
  • Las claves provienen de variables de entorno o un administrador de secretos, nunca del código o registros
  • Se utiliza un mempool privado o enrutamiento protegido cuando sea apropiado
  • El deslizamiento y los plazos límite se configuran por estrategia
  • Todas las decisiones del agente se registran en auditoría, no solo los envíos exitosos

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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